Top 25 Cas d'utilisation de l'IA générative en finance
J'ai passé une décennie à conseiller des entreprises de services financiers. Toutes les implémentations d'IA que j'ai vues suivaient le même schéma : des projets pilotes impressionnants dans les présentations mais qui s'enlisaient en production.
Cela change. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont mesurables. Voici ce qui fonctionne réellement, sur la base d'implémentations que vous pouvez vérifier.
- Pour les entreprises de services financiers
- Pour les services financiers dans les entreprises non financières
- Pour le secteur bancaire, consultez les cas d'utilisation de l'IA générative.
Fonctions financières dans les entreprises non financières
1-Automatisation des fonctions comptables
Des modèles de transformateurs spécialisés aident les unités financières à automatiser des fonctions telles que l'audit et les comptes fournisseurs, y compris la capture de factures et le traitement. Avec des fonctions d'apprentissage profond, GPT modèles spécialisés en comptabilité peuvent atteindre des taux d'automatisation élevés pour la plupart des tâches comptables.
Entreprises de services financiers
2-Finance conversationnelle
Les modèles d'IA générative peuvent produire des réponses plus naturelles et contextuellement pertinentes car ils sont entraînés à comprendre et à générer des schémas de langage semblables aux humains. Par conséquent, l'IA générative peut considérablement améliorer les performances et l'expérience utilisateur des systèmes d'IA conversationnelle et des chatbots financiers en offrant des interactions plus précises, engageantes et nuancées avec les utilisateurs.
La finance conversationnelle offre aux clients :
- Un support client amélioré
- Des conseils financiers personnalisés
- Des notifications de paiement
- La génération de documents, comme des résumés d'investissement ou des demandes de prêt.
Par exemple, Morgan Stanley utilise des chatbots alimentés par OpenAI pour soutenir ses conseillers financiers en exploitant la recherche et les données internes de l'entreprise comme ressource de connaissances.
Pour en savoir plus sur la finance conversationnelle, vous pouvez consulter notre article sur les cas d'utilisation de l'IA conversationnelle dans le secteur des services financiers. Pour explorer les nombreuses façons dont l'IA conversationnelle peut améliorer les opérations de service client, consultez notre article dédié à l'IA conversationnelle pour le service client.
3-Génération d'explications de refus conviviales pour les demandeurs
L'IA joue un rôle important dans le secteur bancaire, notamment dans les processus de décision de prêt. Elle aide les banques et les institutions financières à évaluer la solvabilité des clients, à déterminer des limites de crédit appropriées et à fixer le prix des prêts en fonction du risque.
Cependant, les décideurs comme les demandeurs de prêt ont besoin d'explications claires sur les décisions fondées sur l'IA, telles que les motifs de refus de demande, afin de favoriser la confiance et de sensibiliser les clients pour de futures demandes.
Un réseau antagoniste génératif (GAN) conditionnel, un type d'IA générative, a été utilisé pour générer des explications de refus conviviales. En organisant les motifs de refus de manière hiérarchique, du simple au complexe, un conditionnement à deux niveaux est utilisé pour produire des explications plus compréhensibles pour les demandeurs (Figure 3).
Exemple concret de génération de script
Dans une étude de cas, l'équipe des relations investisseurs anticipe une forte réaction du marché aux résultats financiers trimestriels de l'entreprise et doit préparer un script complet et des questions potentielles des investisseurs pour l'appel de résultats.2
Un analyste importe les données financières des trimestres actuels et précédents dans un tableur et utilise un outil d'IA générative. L'IA reçoit le contexte des appels de résultats précédents et des informations spécifiques pour générer des commentaires pertinents.
L'outil d'IA génère un script pour l'appel de résultats, incluant les questions probables des investisseurs et les réponses. L'analyste met en forme ce contenu dans un document Word, met en évidence les questions clés des investisseurs et le prépare pour l'examen par la direction et la préparation du directeur financier.
Back office
4-Modernisation du code pour les systèmes hérités
Les banques utilisent encore des logiciels écrits en COBOL des années 1970 et 80s. Trouver des développeurs qui connaissent COBOL est presque impossible, mais ces logiciels gèrent des transactions critiques et ne peuvent pas être simplement arrêtés.
Les modèles d'IA générative peuvent :
- Lire le code hérité en COBOL, Fortran ou d'autres anciens langages
- Le convertir en langages modernes comme Python ou Java
- Conserver la même logique métier tout en améliorant les performances
- Générer une documentation expliquant ce que fait réellement le code
Goldman Sachs a confirmé que l'IA générative est désormais au cœur de ses efforts de développement et d'amélioration d'applications. Les développeurs d'une banque valident le code généré par l'IA, détectant les erreurs avant le déploiement, mais c'est l'IA qui fait le gros du travail.
Les coûts technologiques représentent environ 10% des dépenses d'une banque type. Accélérer le développement et réduire les coûts de maintenance améliore directement la rentabilité.3
5-Modernisation des applications
Les banques cherchent à ne pas dépendre de logiciels obsolètes et investissent continuellement dans des efforts de modernisation. Les modèles GenAI d'entreprise peuvent convertir le code de langages logiciels hérités en langages modernes, permettant aux développeurs de valider le nouveau logiciel et d'économiser un temps considérable.
Les employés de Goldman Sachs confirment que l'IA générative est un aspect important du développement et de l'amélioration des applications.4
6-Génération automatique de documents
Les banques produisent des milliers de documents chaque jour : résumés d'investissement, demandes de prêt, rapports clients et soumissions réglementaires. Ces documents se basent sur des modèles, mais les personnaliser prend du temps.
L'IA générative gère désormais cela :
- Générer des documents professionnels à partir de simples invites
- Extraire des données pertinentes de plusieurs systèmes
- Appliquer une mise en forme appropriée en fonction du type de document et du destinataire
- Assurer la cohérence avec les exigences réglementaires
7-Prévisions et analyses financières
L'IA générative améliore les prévisions en apprenant à partir de données financières historiques pour capturer des modèles et des relations complexes. Lorsqu'ils sont correctement affinés pour des banques et des contextes économiques spécifiques, ces modèles font des prédictions sur :
- Les mouvements des prix des actifs
- Les trajectoires des taux d'intérêt
- Les probabilités de défaut de crédit
- La volatilité du marché
- Les tendances des indicateurs économiques
Le mot clé : « correctement affinés ». Les modèles prêts à l'emploi hallucinent et font des prédictions confiantes basées sur des modèles qui n'existent pas. Les banques qui réussissent avec les prévisions d'IA investissent massivement dans la formation de modèles sur leurs données spécifiques et la validation des résultats par rapport à l'avis d'experts.
8- Prédictions de marché
En analysant de grands volumes de données, l'IA générative peut améliorer la précision des prévisions financières, y compris les prix des actions, les taux d'intérêt et les indicateurs économiques.
Exemple concret
Une institution financière asiatique mène un PoC pour offrir une fonctionnalité de prompt-to-report à 2,000 analystes et utilisateurs.5
9-Génération de rapports financiers
Reporting automatisé
L'IA générative peut créer automatiquement des rapports financiers bien structurés, cohérents et informatifs à partir des données disponibles. Ces rapports peuvent inclure :
- Bilans
- Comptes de résultat
- Tableaux de flux de trésorerie
Cette automatisation rationalise le processus de reporting, réduisant l'effort manuel et assurant la cohérence, la précision et la livraison ponctuelle des rapports.
10- Reporting basé sur des scénarios
L'IA peut simuler différents scénarios réglementaires et générer des rapports pour aider les institutions financières à garantir la conformité à toutes les exigences nécessaires dans diverses conditions.
Découvrez les cas d'utilisation de la génération de texte par l'IA et des exemples concrets.
11-Détection de fraude
L'IA générative peut être utilisée pour la détection de fraude dans la finance en générant des exemples synthétiques de transactions ou d'activités frauduleuses. Ces exemples générés peuvent aider à entraîner et à enrichir les algorithmes d'apprentissage automatique pour reconnaître et différencier les schémas légitimes et frauduleux dans les données financières.
La compréhension améliorée des schémas de fraude permet à ces modèles d'identifier les activités suspectes de manière plus précise et plus efficace, ce qui conduit à une détection et une prévention plus rapides de la fraude. En intégrant l'IA générative dans les systèmes de détection de fraude, les institutions financières peuvent :
- Améliorer la sécurité et l'intégrité globales de leurs opérations
- Minimiser les pertes dues à la fraude
- Maintenir la confiance des consommateurs
Découvrez comment les applications juridiques de l'IA générative peuvent aider à prendre des mesures contre les activités frauduleuses.
Exemple concret
Mastercard avait besoin d'un moyen plus rapide et plus précis pour détecter les transactions frauduleuses alors que les fraudeurs exploitaient les données de cartes de paiement volées. En utilisant l'IA générative, Mastercard a analysé les données de transaction de millions de commerçants pour prédire et détecter les cartes compromises, aidant les banques à les bloquer plus rapidement et à prévenir la fraude.
Résultats :
- Doublement du taux de détection des cartes compromises.
- Réduction des faux positifs dans la détection de fraude jusqu'à 200%.
- Augmentation de la vitesse de détection de fraude chez les commerçants de 300%.
12-Répondre aux demandes des régulateurs
En tant qu'acteurs d'un secteur hautement réglementé, les banques reçoivent régulièrement des demandes de la part des régulateurs.
Exemple concret
Les banques mènent des PoC pour voir si elles peuvent utiliser des LLM pour répondre à des requêtes simples et moins critiques des régulateurs. 6
13-Gestion de portefeuille
Gestion dynamique de portefeuille
Une autre application financière de l'IA générative peut être l'optimisation de portefeuille. En analysant les données financières historiques et en générant divers scénarios d'investissement, les modèles d'IA générative peuvent aider les gestionnaires d'actifs et les investisseurs à identifier une gestion optimale des actifs et du patrimoine, en tenant compte de facteurs tels que :
- La tolérance au risque
- Les rendements attendus
- Les horizons d'investissement.
14-Indices personnalisés
Ces modèles peuvent simuler différentes conditions de marché, environnements économiques et événements pour mieux comprendre les impacts potentiels sur la performance du portefeuille. Cela permet aux professionnels de la finance de développer et d'affiner leurs stratégies d'investissement, d'optimiser les rendements ajustés au risque et de prendre des décisions plus éclairées concernant la gestion de leurs portefeuilles. Cela conduit finalement à de meilleurs résultats financiers pour leurs clients ou institutions.
15-Gestion des risques
Tests de résistance
L'IA générative peut simuler des conditions de marché extrêmes qui ne se sont pas produites dans les données historiques, permettant aux institutions financières de mieux se préparer à des événements rares mais à fort impact.
16-Modélisation du risque de crédit
Les modèles d'IA peuvent générer des profils d'emprunteurs synthétiques pour tester la robustesse des modèles de risque de crédit, améliorant ainsi la précision de la notation de crédit et des prévisions de défaut.
17-Anomaly détection
Les modèles d'IA générative peuvent être entraînés à comprendre les schémas normaux de transactions et à générer des points de données proxy des valeurs aberrantes ou des anomalies. Cela aide à identifier les activités potentiellement frauduleuses ou les schémas de transactions inhabituels qui pourraient indiquer un blanchiment d'argent.
18-Données synthétiques pour l'entraînement
Étant donné que les véritables transactions frauduleuses sont rares, l'IA générative peut créer des exemples synthétiques d'activité frauduleuse, aidant à entraîner de meilleurs algorithmes de détection.
19-Génération de données synthétiques
Les données financières des clients sont exclusives et réglementées par le RGPD, le CCPA et d'autres lois sur la protection de la vie privée. Cela crée des problèmes :
- Impossible de partager les données avec des fournisseurs tiers pour l'entraînement des modèles
- Impossible d'utiliser les données de production dans les environnements de développement/test
- Impossible de mener des recherches sans risquer des violations de la vie privée
Les données synthétiques permettent :
- L'entraînement de modèles d'apprentissage automatique sans exposer les informations des clients
- Les tests de résistance des systèmes avec des volumes de données réalistes
- La validation des modèles sur divers segments de clientèle
- Le partage de données avec des partenaires pour les tests d'intégration
Les clients synthétiques ont des scores de crédit, des schémas de transaction, des niveaux de revenu et des comportements financiers réalistes, mais ce ne sont pas de vraies personnes, donc aucune violation de la vie privée ne se produit.
Étant donné que les informations sur les clients sont des données exclusives pour les équipes financières, cela pose des défis pour leur utilisation et leur réglementation. L'IA générative peut être utilisée par les institutions financières pour générer des données synthétiques conformes aux réglementations sur la vie privée telles que le RGPD et le CCPA.
Exemple concret de génération de données synthétiques
Morgan Stanley a été confronté au défi d'optimiser les opérations de gestion de patrimoine et d'améliorer les interactions conseiller-client grâce à des outils d'IA avancés tout en maintenant la sécurité des données et en minimisant les erreurs.
Ils se sont associés à OpenAI pour mettre en œuvre une plateforme d'IA générative de synthèse des données de recherche. Ils ont testé l'outil avec 900 conseillers et prévu un déploiement plus large.
20-Trading algorithmique et stratégies d'investissement
21-Analyse de scénarios
Ces modèles peuvent simuler divers scénarios de marché, aidant les traders et les gestionnaires de portefeuille à comprendre les risques et les rendements potentiels dans différentes conditions.
Selon Dimension Market Research, la taille du marché mondial de l'IA générative dans le trading devrait atteindre 208.3 millions de dollars d'ici 2024 et 1,705.1 millions de dollars d'ici 2033. En 2024, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26.3%.7
22-Développement de produits
Portefeuilles d'investissement personnalisés
L'IA générative peut analyser les profils, les préférences et les objectifs financiers des investisseurs individuels pour générer des portefeuilles d'investissement personnalisés. Ceci est particulièrement utile pour les robots-conseillers et les plateformes de gestion de patrimoine.
Produits d'assurance sur mesure
L'IA peut créer des produits d'assurance personnalisés basés sur les profils de risque individuels, générant des conditions et des structures tarifaires uniques pour différents clients.
23-Souscription et tarification
Modèles de tarification dynamique
L'IA générative peut aider les assureurs et les prêteurs à développer des modèles de tarification dynamique qui s'ajustent en temps réel en fonction de nouvelles données, des conditions du marché et du comportement individuel des clients.
Évaluation des risques
L'IA peut générer différents scénarios de risque, aidant les souscripteurs à évaluer les résultats potentiels et à fixer des primes ou des taux d'intérêt appropriés.
Applications courantes
24-Réponse aux questions financières
En tirant parti de sa compréhension des schémas du langage humain et de sa capacité à générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes, l'IA générative peut fournir des réponses précises et détaillées aux questions financières posées par les utilisateurs.
Ces modèles peuvent être entraînés sur de grands ensembles de données de connaissances financières pour répondre à un large éventail de requêtes financières avec des informations appropriées, y compris des sujets tels que :
- Les principes comptables
- Les ratios financiers
- L'analyse des actions
- La conformité réglementaire
Par exemple, BloombergGPT peut répondre avec précision à certaines questions liées à la finance par rapport à d'autres modèles génératifs.
Apprenez à utiliser ChatGPT pour votre entreprise.
25-Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments, une approche du TALN, catégorise les textes, images ou vidéos en tons émotionnels négatifs, positifs ou neutres. En obtenant des informations sur les émotions et les opinions des clients, les entreprises peuvent élaborer des stratégies pour améliorer leurs services ou produits en fonction de ces résultats.
Les institutions financières peuvent bénéficier de l'analyse des sentiments pour mesurer la réputation de leur marque et la satisfaction de leurs clients à travers les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les interactions avec les centres de contact ou d'autres sources.
Par exemple, Bloomberg a annoncé son modèle génératif affiné pour la finance, BloombergGPT, capable d'effectuer des analyses de sentiments, la classification des actualités et d'autres tâches financières, en réussissant les benchmarks.
Consultez notre article sur l'analyse des sentiments du marché boursier pour en savoir plus.
Défis de l'IA générative dans le secteur financier et conseils pour les surmonter
- Précision des données : « Bien que l'IA améliore considérablement le traitement et la génération de données, elle peut être sujette à d'importants problèmes de qualité des données », comme l'indique la Banque centrale européenne. Il est possible que les données biaisées et inexactes utilisées pour entraîner les modèles de fondation produisent des résultats avec plus d'erreurs. Lors de l'alimentation des modèles de fondation, la qualité et la précision des données sont des facteurs cruciaux.10
- Biais dans les modèles : Les modèles d'IA peuvent hériter de biais à partir des données sur lesquelles ils sont entraînés, conduisant à des décisions injustes ou biaisées, en particulier dans des domaines comme la notation de crédit ou les recommandations d'investissement.
- Pour détecter ce biais d'IA, les entreprises peuvent adopter une plateforme d'IA responsable.
- Généralisation limitée : Les entreprises peuvent soit s'appuyer sur des modèles de langage à grande échelle prêts à l'emploi, soit affiner des LLM pour leurs cas d'utilisation. Les modèles prêts à l'emploi peuvent ne pas bien fonctionner dans des contextes financiers spécifiques et hautement spécialisés sans un affinage approprié, ce qui pourrait entraîner des résultats inexacts ou non pertinents.
- Adoptez les outils LLMOps pour construire, tester, surveiller et affiner vos LLM plus efficacement.
- Hallucinations : L'IA générative peut produire des informations inexactes ou fabriquées, ce qui est risqué dans la finance où les décisions reposent sur des données précises, conduisant à de mauvais conseils en investissement ou à des infractions réglementaires.
- Appliquez des outils de sécurité des LLM et l'IA extractive pour surmonter ce problème et garantir la précision du modèle.
- Réglementations : Le secteur financier est très réglementé, et l'IA doit se conformer à des normes strictes en matière de transparence, de responsabilité et d'utilisation des données, ce qui pose des défis pour assurer la conformité avec des cadres juridiques en évolution.
- Déployez des outils de gouvernance de l'IA et créez un inventaire d'IA pour assurer la conformité de l'IA.
- Sécurité des données : Les données financières sont sensibles, et il est crucial de s'assurer que les systèmes d'IA les traitent en toute sécurité, en prévenant les violations ou les utilisations abusives, pour maintenir la confiance des clients et éviter les sanctions réglementaires.11
Explorez les 10 principaux risques des LLM et leur impact.
Ajouter comme source préféréeDépenses en IA générative et attentes du marché
Les simulations et prévisions financières produites à l'aide de l'IA générative d'entreprise sont bénéfiques pour le trading, la gestion de portefeuille et les marchés financiers. Malgré ses nombreux avantages, notamment le gain de temps, les grands ensembles de données et la puissance de calcul, elle peut mal fonctionner et exposer des données sensibles, posant des risques de sécurité. Ces défis peuvent affecter spécifiquement les processus financiers et la fonction financière dans son ensemble.
- D'ici 2030, le secteur bancaire devrait dépenser 84.99 milliards de dollars américains en intelligence artificielle générative (IA), avec un taux de croissance annuel composé remarquable de 55.55 pour cent.12
- On prévoit que J.P. Morgan investira 17 milliards de dollars dans l'IA générative cette année, en hausse de 10% par rapport aux 15.5 milliards de dollars de 2023. Des professionnels expérimentés en IA et en apprentissage automatique travaillent sur un groupe de travail pour trouver des applications dans divers secteurs d'activité.14
- Selon le McKinsey Global Institute (MGI), l'utilisation de l'IA générative dans le secteur bancaire pourrait entraîner une valeur ajoutée annuelle de 200 à 340 milliards de dollars, soit de 2.8 à 4.7 pour cent des revenus totaux du secteur. Cette valeur ajoutée proviendrait principalement d'une productivité accrue.15
Pour plus d'informations sur l'automatisation dans le secteur financier, consultez notre article sur l'automatisation intelligente dans la banque et les services financiers.
Citer cette recherche
Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
title = {{Top 25 Cas d'utilisation de l'IA générative en finance}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
note = {AIMultiple. Consulté le 24 Juillet 2026}
}Liens de référence
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.